我院成功举办第九期IIT临床研究科研门诊活动

为深化临床研究能力建设，营造学术创新氛围，助力医院科研高质量发展，我院于4月16日下午顺利举办第九期IIT临床研究科研门诊活动。本次活动特邀西安交通大学公共卫生学院陈方尧副教授担任主讲嘉宾，围绕“临床数据分析模型的选择”开展专题学术讲座，并为院内研究者提供一对一科研咨询。临床科室相关医护人员、科研骨干积极参与，现场学术氛围浓厚。

在专题学术讲座环节，陈方尧副教授以“临床数据分析模型的选择”为题，结合公共卫生与临床研究交叉领域的丰富经验，系统阐述了数据分析模型的核心逻辑与应用策略。“模型是工具，科学问题才是灵魂。” 陈教授强调，临床研究者在选择数据分析模型时需紧扣三个核心维度：研究目的（关联探索、预后预测或因果推断）、数据类型（横断面、队列或病例对照）及变量特征（连续型、分类型或生存时间）。通过对比线性回归、Logistic回归、Cox比例风险模型、混合模型等经典方法的适用场景，他深入解析了混杂因素控制、交互效应分析等关键问题的解决路径。

针对当前热门的机器学习技术，陈教授指出：“随机森林、神经网络等模型虽擅长处理高维非线性关系，但临床研究的核心在于结果的‘可解释性’和‘临床转化价值’。”他建议研究者在探索性阶段可借助机器学习挖掘潜在规律，而在验证性研究中仍需回归传统统计模型，以确保结论符合医学逻辑。

为提升临床工作者的实操能力，陈方尧副教授还分享了“临床数据分析决策树工具”。该工具通过流程图形式直观呈现从研究设计到模型选择的完整决策链，并现场演示了其在慢性病风险预测等真实场景中的应用价值。参会者普遍反馈：“工具将复杂的统计学理论转化为‘按图索骥’的实践指南，大幅降低了临床医生的学习壁垒。”

在“一对一科研门诊”环节，陈方尧副教授与来自心血管内科、老年普外科、老年内分泌科、重症医学科等科室的研究团队展开深度交流，针对临床研究设计、数据治理、统计方法优化等共性难题提供定制化解决方案。咨询现场，陈教授详细解答了临床研究人员的困惑和问题，助力研究者打通方法论到实践的“最后一公里”。

参与咨询的心内科寇医生表示：“过去对统计模型的选择常停留在‘知其然’，今天终于‘知其所以然’，这对优化我们的临床试验分析方案具有重要指导意义。”现场学术互动热烈，研究者们纷纷表示通过专家指导，突破了既往“重数据、轻逻辑”的思维局限，增强了独立解决复杂问题的信心。

本次活动由我院科研部临床研究项目组主办。临床研究项目组马瑞副主任在总结中强调：“临床研究需要兼顾科学前沿性与实践可行性。陈教授的分享既展现了方法学的创新性，又紧密贴合临床需求，为我院研究者提供了从‘数据’到‘证据’的转化范式。”

作为医院“临床研究能力提升计划”的特色品牌，IIT科研门诊已形成“专题培训+个性化辅导”的常态化机制。未来，我院将持续整合跨学科资源，搭建临床专家与方法学家的对话平台，推动更多具有临床价值、科学严谨的高水平研究成果落地。